python中线程和进程相关
2021-07-03 11:06
标签：src home mode sts connect content 系统 pen 扩展 1.操作系统/应用程序 a : 硬盘 , CPU , 主板 , 显卡 , 内存 , 电源 ... b.装系统 (软件) 系统就是一个由程序员写出来的软件 , 该软件用于控制计算机的硬件 , 让他们之间相互进行配合。 c.安软件 (安装应用程序) QQ 百度云 pycharm .... 2.操作中的"并发" (‘并行‘) 并发 , 伪 , 由于执行速度特别快 , 人感觉不到停顿。 并行 , 真 , 创建10个人同时操作。 3.其他语言线程 , 进程 a. 单进程 , 单线程的应用程序 print(‘666‘) b.到底什么是线程 ? 什么是进程 ? python自己没有这个点西 , python中调用的操作系统的线程和进程 c.单进程 , 多进程的应用程序 代码: 一个应用程序 (软件) , 可以有多个进程 (默认只有一个) , 一个进程中可以创建多个线程(默认一个) 。 d.故事 : 大神与甄嬛传西游记的故事 故事总结: 1.操作系统帮助开发者操作硬件。 2.程序员写好代码在操作系统上运行(依赖解释器) 3.以前写代码: 1.DNS解析 , 根据域名解析出IP 2.创建socket客户端 sk = socket.socket.socket() 3.向服务端发起连接请求 sk.connect() 4.发送数据 (我要照片) sk.send(...) 5.接受数据 sk.recv(8096) 接受到数据后写入文件。 示例 : 你写好代码 交给解释器运行 : python s1.py 解释器读取代码, 再交给操作系统去执行, 根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行(单进程/单线程) 4.现在的你,写代码: 1.DNS解析, 根据域名解析出IP 2.创建socket客户端 sk = socket.socket() 3.向服务端发起连接请求 sk = connect() 4.发送数据(我要照片) sk = send (....) 5.接受数据 sk.recv(8096) 接受数据写入文件。 4. Python中线程和进程（GIL锁） 扩展：默认GIL锁在执行100个cpu指令（过期时间）。 5.python线程编写 1.应用程序/进程/线程 基础了解 2.为什么创建线程 由于线程是cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（Java/C#）。 注意：线程是为了工作。 3.为什么创建进程 进程和进程之间做数据隔离(Java/c#) 注意 : 进程是为了提供环境让线程工作 4. Python a. Python中存在一个GIL锁。 造成：多线程无法利用多核优势。 解决：开多进程处理（浪费资源 总结: IO密集型：多线程 计算密集型：多进程 b. 线程的创建 Thread MyThread c. 其他 join setDeanon setName threading.current_thread() d. 锁 获得 释放 继续完善 4.python中的线程和进程 (GIL锁) 5.python 线程编写 + 锁 python中线程和进程相关 标签：src home mode sts connect content 系统 pen 扩展 原文地址：https://www.cnblogs.com/SUIFAN/p/9623235.html
import threadin
print(‘666‘)
def func(arg):
print(arg)
t = threading.Thread(target=func)
t.start()
print(‘end‘)
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
‘https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg‘,
‘https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg‘,
‘https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg‘,
]
def task(url):
""""""
"""ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + ‘.jpg‘
with open(file_name, mode=‘wb‘) as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
task()
import threading
import
import uuid
url_list = [
‘https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg‘,
‘https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg‘,
‘https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg‘,
]
def task(url):ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + ‘.jpg‘
with open(file_name, mode=‘wb‘) as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
task()
你写好代码
交给解释器运行： python s1.py
解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/单线程）。
操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡....
python 多线程情况下:
计算密集型操作:效率低 (GIL锁)
IO操作:效率高
python多进程情况下:
计算密集型操作:效率高(浪费资源)
IO操作:效率高(浪费资源)
以后写python时:
IO密集型用多线程 : 文件/输入输出/socket网络通信扩展：
Java多线程情况下：
计算密集型操作：效率高。
IO操作： 效率高
Python多进程的情况下：
计算密集型操作：效率高（浪费资源）。
IO操作： 效率高 浪费资源）。
GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。# 1. 计算密集型多线程无用
import threading
v1 = [11,22,33] # +1
v2 = [44,55,66] # 100
def func(data,plus):
for i in range(len(data)):
data[i] = data[i] + plus
t1 = threading.Thread(target=func,args=(v1,1))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(v2,100))
t2.start()
# 2. IO操作 多线程有用
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
‘https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg‘,
‘https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg‘,
‘https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg‘,
]
def task(url):
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + ‘.jpg‘
with open(file_name, mode=‘wb‘) as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
t = threading.Thread(target=task,args=(url,))
t.start()